Python是一門實作資料可視化很好的語言，他們里面的很多庫可以很好的畫出圖形，形象明了，
今天我們就來說說:Pandas資料分析核心支持庫
初識Pandas：
Pandas 是 Python 語言的一個擴展程式庫，用于資料分析，
Pandas 是一個開放原始碼、BSD 許可的庫，提供高性能、易于使用的資料結構和資料分析工具，
Pandas 名字衍生自術語 “panel data”（面板資料）和 “Python data analysis”（Python 資料分析），
Pandas 一個強大的分析結構化資料的工具集，基礎是 Numpy（提供高性能的矩陣運算），其次數series，還有一個DataFrame，這三個比較常用，
Pandas 可以從各種檔案格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 匯入資料，
Pandas 可以對各種資料進行運算操作，比如歸并、再成形、選擇，還有資料清洗和資料加工特征，
Pandas 廣泛應用在學術、金融、統計學等各個資料分析領域，
Pandas的主體：
Pandas 的主要資料結構是 Series （一維資料）與 DataFrame（二維資料），這兩種資料結構足以處理金融、統計、社會科學、工程等領域里的大多數典型用例，
Series:帶標簽的一維同構陣列，一種類似于一維陣列的物件，它由一組資料（各種Numpy資料型別）以及一組與之相關的資料標簽（即索引）組成，
DataFrame：帶標簽，大小可變，二維異構表格，一個表格型的資料結構，它含有一組有序的列，每列可以是不同的值型別（數值、字串、布爾型值），DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 組成的字典（共同用一個索引），
Pandas的安裝：
終端輸入，如果你跟我一樣使用Anaconda中的Jupyter進行代表撰寫的話，也可以在Anaconda的終端里輸入，之后就可以直接用了，他是Python中的一個庫，使用不需要安裝什么其他軟體，擁有Python編譯器即可，
pip install pandas
Pandas的應用：
1：匯入pandas庫
import pandas as pd
2：pandas之series
Pandas Series 類似表格中等一個列（column），類似于一維陣列，可以保存任何資料型別 Series 由索引（index）和列組成，函式如下：
pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)
引數說明：
data：一組資料(ndarray 型別)，
index：資料索引標簽，如果不指定，默認從 0 開始，
dtype：資料型別，默認會自己判斷，
name：設定名稱，
copy：拷貝資料，默認為 False，
Demo:
FIrst：
import pandas as pd
a = ["shimmer", "zhuzhu", "recently祝祝"]
myvar = pd.Series(a)
print(myvar)
代碼結果：
Second：可修改索引值、
Third:使用字典創建， key/value 物件，類似字典來創建 Series
Fourth:可以通過索引值的指定來取值
3:pandas之Dataframe
DataFrame 是一個表格型的資料結構，它含有一組有序的列，每列可以是不同的值型別（數值、字串、布爾型值），DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 組成的字典（共同用一個索引），
DataFrame 構造方法如下：
pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)
引數說明：
data：一組資料(ndarray、series, map, lists, dict 等型別)，
index：索引值，或者可以稱為行標簽，
columns：列標簽，默認為 RangeIndex (0, 1, 2, …, n) ，
dtype：資料型別，
copy：拷貝資料，默認為 False，
Demo:
First:指定列標
Second：列分開插入,通過字典的形式創建
Third：使用字典（key/value），其中字典的 key 為列名:
fourth:通過loc取值，類似于串列里x,index【number】取值
Fifth:可以回傳多行資料，使用 [[ … ]] 格式，… 為各行的索引，以逗號隔開：
Sixth:指定索引值
Seventh:取指定索引值
本篇就到這吧，希望看完這篇文章對你有用，
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